Google के एआई SDK टूल के बजाय, Vertex AI SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए माइग्रेट करें


इस पेज में बताया गया है कि Google AI क्लाइंट SDK टूल को आपके मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन में Vertex AI in Firebase क्लाइंट SDK टूल. Vertex AI in Firebase SDK टूल, Apple प्लैटफ़ॉर्म (Swift), Android (Kotlin और Java), Web (JavaScript), और Flutter (Dart).

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Vertex AI का इस्तेमाल करने के लिए, माइग्रेट क्यों करें?

शायद आपने Gemini API का दूसरा वर्शन इस्तेमाल करके देख लिया हो Google AI Studio या Google AI SDK टूल. हालांकि, प्रोडक्शन या एंटरप्राइज़-स्केल मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए सीधे Gemini API को कॉल करें, तो Firebase का सुझाव है कि आप Vertex AI Gemini API.

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षा से जुड़ी सुविधाएं

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपका कोड (Gemini API पर किए गए कॉल सहित) असुरक्षित माहौल में चल रहे हों, इसलिए सुरक्षा बहुत ज़रूरी है.

  • डिफ़ॉल्ट रूप से, Vertex AI Gemini API को Google Cloud आईएएम से अनुमति मिलती है (न कि Google AI Gemini API जैसी एपीआई कुंजी से). आप Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए Vertex AI in Firebase SDK टूल.

  • मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपको Gemini API और अपने बिना मंज़ूरी वाले क्लाइंट की ओर से किए गए गलत इस्तेमाल से, जैसे कि ट्यून किए गए मॉडल. आपने लोगों तक पहुंचाया मुफ़्त में Firebase App Check का इस्तेमाल करके यह पुष्टि कर सकता है कि सभी एपीआई कॉल है और यह सुविधा सिर्फ़ तब उपलब्ध होती है, जब आप Vertex AI in Firebase SDK टूल.

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए बनाया गया नेटवर्क

Firebase, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए Google का प्लैटफ़ॉर्म है. Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करने का मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन जिसमें फ़ुल स्टैक ऐप्लिकेशन और डेवलपर की ज़रूरतों पर ध्यान दिया गया है. इसके लिए उदाहरण के लिए, आपको इनमें से कोई भी काम करने के साथ-साथ और भी बहुत कुछ करना होगा:

  • अपने मल्टीमॉडल में बड़ी फ़ाइलें शामिल करने के लिए, Cloud Storage for Firebase का इस्तेमाल करें अनुरोध. साथ ही, ऐसे क्लाइंट SDK टूल का फ़ायदा पाएं जो फ़ाइल अपलोड को हैंडल करते हैं और डाउनलोड (ऐसा नेटवर्क जो खराब नेटवर्क स्थिति में भी हो) और आपके वीडियो को ज़्यादा सुरक्षित बनाता है असली उपयोगकर्ताओं का डेटा शामिल है. ज़्यादा जानकारी के लिए यहां जाएं: Cloud Storage for Firebase का इस्तेमाल करने के बारे में समाधान गाइड.

  • मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए बने डेटाबेस SDK टूल का इस्तेमाल करके, स्ट्रक्चर्ड डेटा मैनेज करें (जैसे Cloud Firestore).

  • डाइनैमिक रूप से रन-टाइम कॉन्फ़िगरेशन (जैसे कि जगह) सेट करें या इनमें वैल्यू स्वैप करें नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, जैसे कि मॉडल का नाम Firebase Remote Config.

Vertex AI Gemini API की सुविधाएं

Vertex AI Gemini API में ये सुविधाएं Google AI Gemini API, पसंद के हिसाब से विकल्प मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट (खास तौर पर, टेक्स्ट और वीडियो इनपुट के साथ-साथ टेक्स्ट और ऑडियो इनपुट).

इसके बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Gemini API के दो ऑफ़र के बीच अंतर Google Cloud दस्तावेज़ में देखें.

Google Cloud के Vertex AI का इस्तेमाल करने के दूसरे फ़ायदे

ऐप्लिकेशन और वर्कफ़्लो में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल बेहतर होने पर, आपको यह ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जो जनरेटिव एआई बनाने और उसे डिप्लॉय करने से जुड़ी सभी तरह की सुविधाएं देता है एआई ऐप्लिकेशन. Google Cloud, हमें टूल का एक बेहतर नेटवर्क उपलब्ध कराता है. आपको जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने में मदद मिलेगी. इसमें, ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट से लेकर ऐप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट, ऐप्लिकेशन होस्टिंग, और मुश्किल डेटा को मैनेज करना स्केल.

Google Cloud का Vertex AI प्लैटफ़ॉर्म, MLOps टूल का एक सुइट उपलब्ध कराता है. यह बेहतर तरीके से काम करने के लिए, एआई मॉडल के इस्तेमाल, डिप्लॉयमेंट, और मॉनिटरिंग की सुविधा को आसान बनाएं और विश्वसनीयता. इसके अलावा, डेटाबेस, DevOps टूल, लॉगिंग, और IAM की मदद से पूरे डेटा को मैनेज किया जा सकता है. जनरेटिव एआई की लाइफ़साइकल.

ज़्यादा जानने के लिए, Vertex AI के इस्तेमाल के उदाहरण Google Cloud दस्तावेज़ में देखें.

Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करें

Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करने के लिए, तीन मुख्य चरण पूरे करने होते हैं:

  1. नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करें और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करें.

  2. अपने कोड बेस को माइग्रेट करें. इसके लिए, सिर्फ़ SDK टूल और इनिशलाइज़ेशन कोड (मॉडल का नाम शामिल है). कोई बदलाव नहीं है यह Gemini API को कॉल करने वाले किसी भी कोड के लिए ज़रूरी होता है.

  3. इस्तेमाल नहीं की गई सभी एपीआई पासकोड मिटाएं और इस्तेमाल न किए गए एपीआई बंद करें.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अगर आपको Firebase के बारे में पहले से जानकारी है, तब भी इस सेक्शन को देखकर पक्का करें कि आपके Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन को Vertex AI in Firebase SDK टूल.

दूसरा चरण: अपने कोड बेस को माइग्रेट करना

प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से निर्देश देखने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन का प्लैटफ़ॉर्म चुनें.

Google AI SDK टूल और Vertex AI in Firebase SDK टूल बनाए गए हैं ताकि दो प्लैटफ़ॉर्म के बीच डेटा माइग्रेट करना उतना ही आसान हो किया जा सकता है.

माइग्रेट करने के लिए, आपको सिर्फ़ यह बदलना होगा कि आपको अपने ऐप्लिकेशन के साथ किस SDK टूल को इंटिग्रेट करना है कोड बेस के साथ-साथ, सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना. आपने लोगों तक पहुंचाया मुफ़्त में को ऐसे किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है जो असल में Gemini API को कॉल करता है!

SDK टूल बदलें

Google AI

Vertex AI in Firebase

शुरू करने की सेटिंग बदलें

Google AI

Vertex AI in Firebase

तीसरा चरण: इस्तेमाल नहीं की गई सभी एपीआई कुंजियां मिटाएं और उन एपीआई को बंद करें जिनका इस्तेमाल नहीं किया गया है

अगर अब आपको Google AI एपीआई पासकोड का इस्तेमाल नहीं करना है, तो सुरक्षा के नियमों को ध्यान में रखें सबसे सही तरीकों का इस्तेमाल करके उसे मिटा दें. अपने Google AI एपीआई को देखा और मिटाया जा सकता है कुंजी में Google AI Studio का एपीआई पासकोड सेक्शन.

साथ ही, अगर अब आप Google AI Gemini API का इस्तेमाल नहीं कर रही हैं, तो इसे आपका प्रोजेक्ट. ऐसा Google Cloud कंसोल में किया जा सकता है: generativelanguage.googleapis.com.

तुम और क्या कर सकती हो?

  • Google AI और Vertex AI, दोनों में वेब यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की सुविधा "प्लेग्राउंड" है अनुभव जिसका नाम "AI Studio" है प्रॉम्प्ट और मॉडल पैरामीटर के साथ एक्सपेरिमेंट करने के लिए. ज़्यादा जानें कैसे करें अपने Google AI Studio प्रॉम्प्ट को Vertex AI Studio पर माइग्रेट करें Google Cloud दस्तावेज़ में देखें.